【电池健康状态预测】基于matlab灰狼算法优化BP神经网络GWO _算法

图像处理（进阶版）
路径规划（）
神经网络预测与分类（）
优化求解（）
语音处理（）
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车间调度（）
?一、鲸鱼算法优化BP神经网络简介
锂电池健康状态(SOH)的预测是电动汽车锂电池管理系统的最重要的关键技术之一;传统的误差逆向传播(BP)神经网络容易使权值和阈值陷入局部最优,从而导致预测结果不精确;结合鲸鱼算法(WOA)的全局优化能力,提出一种基于WOA算法优化BP神经网络的锂电池SOH预测方法,该方法的核心在于优化BP神经网络的初始权值和阈值,从而减小算法对初始值的依赖;
1 鲸鱼优化算法（Whale，WOA）简介
鲸鱼优化算法(WOA)，该算法模拟了座头鲸的社会行为，并引入了气泡网狩猎策略。
1.1 灵感
鲸鱼被认为是世界上最大的哺乳动物。一头成年鲸可以长达 30 米，重 180 吨。这种巨型哺乳动物有 7 种不同的主要物种，如虎鲸，小须鲸，鳁鲸，座头鲸，露脊鲸，长须鲸和蓝鲸等。鲸通常被认为是食肉动物，它们从不睡觉，因为它们必须到海洋表面进行呼吸，但事实上，鲸鱼有一半的大脑都处于睡眠状态。
鲸鱼在大脑的某些区域有与人类相似的细胞，这些细胞被称为纺锤形细胞（ cells）。这些细胞负责人类的判断、情感和社会行为。换句话说，纺锤形细胞使我们人类有别于其他生物。鲸鱼的这些细胞数量是成年人的两倍，这是它们具有高度智慧和更富情感的主要原因。已经证明，鲸鱼可以像人类一样思考、学习、判断、交流，甚至变得情绪化，但显然，这都只是在一个很低的智能水平上。据观察，鲸鱼(主要是虎鲸)也能发展自己的方言。
另一个有趣的点是关于鲸鱼的社会行为，它们可独居也可群居，但我们观察到的大多数仍然是群居。它们中的一些物种(例如虎鲸)可以在整个生命周期中生活在一个家族中。最大的须鲸之一是座头鲸，一头成年座头鲸几乎和一辆校车一样大。它们最喜欢的猎物是磷虾和小鱼群。图1显示的就是这种哺乳动物。
图1 座头鲸的气泡网进食行为
关于座头鲸最有趣的事情是它们特殊的捕猎方法了。这种觅食行为被称为气泡网觅食法（-net）。座头鲸喜欢在接近海面的地方捕食磷虾或小鱼。据观察，这种觅食是通过在圆形或类似数字“9”形路径上制造独特的气泡来完成的，如图 1 所示。在 2011 年之前，这一行为仅仅是基于海面观测的。然而，有研究者利用标签传感器研究了这种行为。他们捕获了9头座头鲸身上300个由标签得到的气泡网进食事件。他们发现了两种与气泡有关的策略，并将它们命名为上升螺旋（-）和双螺旋（）。在前一种策略中，座头鲸会潜到水下 12 米左右，然后开始在猎物周围制造一个螺旋形的泡泡，并游向水面；后一种策略包括三个不同的阶段:珊瑚循环,用尾叶拍打水面以及捕获循环。这里不展开详细描述。
但是气泡网捕食是只有座头鲸独有的一种特殊行为，而鲸鱼优化算法就是模拟了螺旋气泡网进食策略达到优化的目的。
1.2 数学建模和优化算法
1.2.1 包围捕食（ prey）
座头鲸可以识别猎物的位置并将其包围。由于最优设计在搜索空间中的位置不是先验已知的，WOA 算法假设当前的最佳候选解是目标猎物或接近最优解。在定义了最佳搜索代理之后，其他搜索代理将因此尝试向最佳搜索代理更新它们的位置。这种行为由下列方程表示：
图 2a 描述了等式（2）针对2D问题的基本原理，搜索代理的位置( X , Y )可以根据当前最优解的位置( X ? , Y ? )进行更新，通过调整向量 A ? 和C的值，可以找到相对于当前位置下一时刻最优代理附近的不同地方。在 3D 空间中搜索代理可能的更新位置如图 2b 。通过定义随机向量 r，可以到达图 2 中所示关键点之间的搜索空间内任何位置，因此等式（2）允许任何搜索代理在当前最优解的邻域内更新其位置，从而模拟了鲸鱼的包围捕食。相似的概念也可以扩展到 n 维搜索空间。注意图2中的两幅图均是在a=1和C=1情况下的。